连接硅基流动/silicon flow API已跑通（Complete Tutorial on Connecting to the Silicon Flow API）

[moralibiao]

连接硅基流动/silicon flow APi 已跑通

注意事项：

• 大模型选择支持 function call 的，可以在硅基流动/silicon flow里搜索支持 Tool 的大模型即可，可以使用Qwen/QwQ-32B作为模型
• 注意 max token 的数值，保守就用默认的 4096

以下是我的配置：
[llm] model = "Qwen/QwQ-32B" base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1" api_key = "YOUR_KEY" max_tokens = 4096 temperature = 0.0

如果需要 API key 可以直接申请下：https://cloud.siliconflow.cn/i/mgxXjmE7

The connection to Silicon Flow API has been successfully established.

Notes:

• When selecting a large model, choose one that supports function calls. You can search for large models that support Tools within Silicon Flow. Qwen/QwQ-32B can be used as the model.
• Pay attention to the value of max tokens. For a conservative approach, use the default value of 4096.

Below is my configuration:
[llm]
model = "Qwen/QwQ-32B"
base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
api_key = "YOUR_KEY"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

If you need an API key, you can apply for one directly here: https://cloud.siliconflow.cn/i/mgxXjmE7

[starlistener]

我让他写调研报告，它直接起手就是上Google，然后就卡死了，这个怎么破呀

[moralibiao]

我让他写调研报告，它直接起手就是上Google，然后就卡死了，这个怎么破呀

可以试试扩大max token

[caiyesd]

我让他写调研报告，它直接起手就是上Google，然后就卡死了，这个怎么破呀

上梯子，扩大 max token 貌似没用。

[starlistener]

我让他写调研报告，它直接起手就是上Google，然后就卡死了，这个怎么破呀

上梯子，扩大 max token 貌似没用。

就是不想麻烦上梯子呀，有没有啥其他办法呢

[moralibiao]

我让他写调研报告，它直接起手就是上Google，然后就卡死了，这个怎么破呀

上梯子，扩大 max token 貌似没用。

就是不想麻烦上梯子呀，有没有啥其他办法呢

感觉绕不开，速度慢还会导致请求超时

[sandersyao]

除非搜索引擎模块可配置

[moralibiao]

除非搜索引擎模块可配置

有帖子改成百度和bing了

[moralibiao]

执行成功结果如下

[moralibiao]

这里还有一点提醒大家，输入的 prompt 尽可能的具体，避免宽泛的要求，从而避免大模型开始 brain storming，从而造成很多无畏的执行步骤，从而触发大模型的上下文最大 token 限制，导致任务执行失败

Here's a reminder: try to make your input prompts as specific as possible, avoiding broad or vague requests. This helps prevent the large model from engaging in "brainstorming" and generating unnecessary execution steps, which could trigger the maximum token limit for the model's context and lead to task execution failure.

[starlistener]

这里还有一点提醒大家，输入的 prompt 尽可能的具体，避免宽泛的要求，从而避免大模型开始 brain storming，从而造成很多无畏的执行步骤，从而触发大模型的上下文最大 token 限制，导致任务执行失败

我的30步执行后，找不到它生成的文件，根本不在指定目录下，搜索也找不到，这是怎么回事呢

[moralibiao]

这里还有一点提醒大家，输入的 prompt 尽可能的具体，避免宽泛的要求，从而避免大模型开始 brain storming，从而造成很多无畏的执行步骤，从而触发大模型的上下文最大 token 限制，导致任务执行失败

我的30步执行后，找不到它生成的文件，根本不在指定目录下，搜索也找不到，这是怎么回事呢

看你最后的指令了，一般有几个选项，你需要与open manus有交互，不然就是默认选项了，没有任何文件生成，猜测生成的内容只有我们选择生成网页或文件最后才会保存，否则直接摒弃了

[starlistener]

这里还有一点提醒大家，输入的 prompt 尽可能的具体，避免宽泛的要求，从而避免大模型开始 brain storming，从而造成很多无畏的执行步骤，从而触发大模型的上下文最大 token 限制，导致任务执行失败

我的30步执行后，找不到它生成的文件，根本不在指定目录下，搜索也找不到，这是怎么回事呢

看你最后的指令了，一般有几个选项，你需要与open manus有交互，不然就是默认选项了，没有任何文件生成，猜测生成的内容只有我们选择生成网页或文件最后才会保存，否则直接摒弃了

我的指令就是要生成.md文件，如何直接让它生成一个md文件是可以的，但是让它先做调研然后把调研内容写成.md文件就不行

[moralibiao]

这里还有一点提醒大家，输入的 prompt 尽可能的具体，避免宽泛的要求，从而避免大模型开始 brain storming，从而造成很多无畏的执行步骤，从而触发大模型的上下文最大 token 限制，导致任务执行失败

我的30步执行后，找不到它生成的文件，根本不在指定目录下，搜索也找不到，这是怎么回事呢

看你最后的指令了，一般有几个选项，你需要与open manus有交互，不然就是默认选项了，没有任何文件生成，猜测生成的内容只有我们选择生成网页或文件最后才会保存，否则直接摒弃了

我的指令就是要生成.md文件，如何直接让它生成一个md文件是可以的，但是让它先做调研然后把调研内容写成.md文件就不行

是的，生成文件永远找不到，只提供文件名，不提供存储路径，也没有地方配置，项目下根本没有对应文件。我的做法就是从日志里手动copy出内容，自己保存，另外，输出的日志看起来格式不理想

[moralibiao]

关于存储文件的问题，大家可以关注下/tmp 文件夹下是否有新文件生成，逻辑上是在/tmp 路径下生成，然后存储到 prompt 指定的目录下（但是从来没生成过），然后清除/tmp下的文件，所以关注下/tmp路径下是否有文件生成，可以尝试在文件被删除前复制出来，大家可以去试试

[maozida880]

我让他写调研报告，它直接起手就是上Google，然后就卡死了，这个怎么破呀
把这段代码放到tools下面，然后修改app下面的manus.py中的调用，将GoogleSearch替换为BaiduSearch

`import asyncio
from typing import List

from baidusearch.baidusearch import search

from app.tool.base import BaseTool

class BaiduSearch(BaseTool):
name: str = "baidu_search"
description: str = """Perform a Baidu search and return a list of relevant links.
Use this tool when you need to find information on the web, get up-to-date data, or research specific topics.
The tool returns a list of URLs that match the search query.
"""
parameters: dict = {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "(required) The search query to submit to Baidu.",
},
"num_results": {
"type": "integer",
"description": "(optional) The number of search results to return. Default is 10.",
"default": 10,
},
},
"required": ["query"],
}

async def execute(self, query: str, num_results: int = 10) -> List[str]:
    """
    Execute a Baidu search and return a list of URLs.

    Args:
        query (str): The search query to submit to Baidu.
        num_results (int, optional): The number of search results to return. Default is 10.

    Returns:
        List[str]: A list of URLs matching the search query.
    """
    # Run the search in a thread pool to prevent blocking
    loop = asyncio.get_event_loop()
    links = await loop.run_in_executor(
        None, lambda: [result['url'] for result in search(query, num_results=num_results)]
    )

    return links

if name == 'main':
result = search("测试", num_results=10)
print(result)`

[maozida880]

Qwen/QwQ-32B

这个模型可以调得通，deepseek模型不行

[moralibiao]

Qwen/QwQ-32B

这个模型可以调得通，deepseek模型不行

可以试试硅基流动的“deepseek-ai/DeepSeek-V2.5”，应该可以

[moralibiao]

很多人遇到硅基流动的 DeepSeek 大模型无法使用的问题，需要选择支持 Tool，也就是 function call 的 DeepSeek 大模型才可以

Some people encounter issues where the DeepSeek large model from Silicon Flow cannot be used, and they need to select a DeepSeek large model that supports Tool, which means it supports function calls.

[moralibiao]

具体连接硅基流动的 DeepSeek 大模型核心配置如下：

The core configuration for connecting to the DeepSeek large model on Silicon Flow is as follows:

model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1" base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"

[starlistener]

试过 v3 了吗？或者其他 LLM，如果只有 R1 出现，那可能就是平台自身接入的问题了
我用了阿里云百炼的qwen-max ,可以出调研报告，但是效果就是一坨翔，现在在试硅基流动的Qwen/QwQ-32B，目前还没出结果，有点慢。其实刚才第一遍用硅基流动的deepseekR1是，它分解的步骤给你感觉很靠谱，结果运行到第三步就API error了

[starlistener]

试过 v3 了吗？或者其他 LLM，如果只有 R1 出现，那可能就是平台自身接入的问题了
我用了阿里云百炼的qwen-max ,可以出调研报告，但是效果就是一坨翔，现在在试硅基流动的Qwen/QwQ-32B，目前还没出结果，有点慢。其实刚才第一遍用硅基流动的deepseekR1是，它分解的步骤给你感觉很靠谱，结果运行到第三步就API error了

完了，第七步还是| ERROR | app.llm:ask_tool:250 - API error: Request timed out.

[moralibiao]

试过 v3 了吗？或者其他 LLM，如果只有 R1 出现，那可能就是平台自身接入的问题了
我用了阿里云百炼的qwen-max ,可以出调研报告，但是效果就是一坨翔，现在在试硅基流动的Qwen/QwQ-32B，目前还没出结果，有点慢。其实刚才第一遍用硅基流动的deepseekR1是，它分解的步骤给你感觉很靠谱，结果运行到第三步就API error了

完了，第七步还是| ERROR | app.llm:ask_tool:250 - API error: Request timed out.

你直接试过 API 的访问吗？比如 silicon flow 的平台测试及本地curl 访问silicon flow api，先确保自己本地可以顺利跑通

[devbian]

硅基流动的api经常超，因为他们tpm limit，tpm 最大 1000。

[moralibiao]

可惜看不到图片，可以上传完毕再提交帖子

[moralibiao]

以下是硅基流动支持的模型及模型功能

[moralibiao]

硅基也支持各种视觉模型：

[chencore]

有硅基deepseek-ai/DeepSeek-R1测试过成功的吗？用这个一直报Manus selected 0 tools to use

[moralibiao]

有硅基deepseek-ai/DeepSeek-R1测试过成功的吗？用这个一直报Manus selected 0 tools to use

硅基 DeepSeek R1 模型的详情页说支持 function call

DeepSeek V3 模型的详情页也说支持 function call

不行就用大家都跑通的Qwen/QwQ-32B